如何基于HBase构建容纳大规模数据、支撑高并发、毫秒响应、稳定高效的OLTP实时系统_hbase可以用于高并发查询的oltp业务么

前言

本文致力于从架构原理、集群部署、性能优化与使用技巧等方面，阐述在如何基于HBase构建容纳大规模数据、支撑高并发、毫秒响应、稳定高效的OLTP实时系统 。

一、架构原理

1.1 基本架构

从上层往下可以看到HBase架构中的角色分配为：

Client——>Zookeeper——>HMaster——>RegionServer——>HDFS

Client

Client是执行查询、写入等对HBase表数据进行增删改查的使用方，可以是使用HBase Client API编写的程序，也可以是其他开发好的HBase客户端应用。

Zookeeper

Zookeeper同HDFS一样，HBase使用Zookeeper作为集群协调与管理系统。

在HBase中其主要的功能与职责为：

• 存储整个集群HMaster与RegionServer的运行状态
• 实现HMaster的故障恢复与自动切换
• 为Client提供元数据表的存储信息

1. HMaster、RegionServer启动之后，将会在Zookeeper上注册并创建节点（/hbasae/master 与 /hbase/rs/*），同时 Zookeeper 通过Heartbeat的心跳机制来维护与监控节点状态，一旦节点丢失心跳，则认为该节点宕机或者下线，将清除该节点在Zookeeper中的注册信息。
2. 当Zookeeper中任一RegionServer节点状态发生变化时，HMaster都会收到通知，并作出相应处理，例如RegionServer宕机，HMaster重新分配Regions至其他RegionServer，以保证集群整体可用性。
3. 当HMaster宕机时（Zookeeper监测到心跳超时），Zookeeper中的 /hbasae/master 节点将会消失，同时Zookeeper通知其他备用HMaster节点，重新创建 /hbasae/master 并转化为active master。

协调过程示意图如下：

除了作为集群中的协调者，Zookeeper还为Client提供了 hbase:meta 表的存储信息。

客户端要访问HBase中的数据，只需要知道Zookeeper集群的连接信息，访问步骤如下：

1. 客户端将从Zookeeper（/hbase/meta-region-server）获得 hbase:meta 表存储在哪个RegionServer，缓存该位置信息
2. 查询该RegionServer上的 hbase:meta 表数据，查找要操作的 rowkey所在的Region存储在哪个RegionServer中，缓存该位置信息
3. 在具体的RegionServer上，根据rowkey检索该Region数据

可以看到，客户端操作数据过程并不需要HMaster的参与，通过Zookeeper间接访问RegionServer来操作数据。

第一次请求将会产生3次RPC，之后使用相同的rowkey时，客户端将直接使用缓存下来的位置信息，直接访问RegionServer，直至缓存失效（Region失效、迁移等原因）。

通过Zookeeper的读写流程如下：

hbase:meta 表存储了集群中所有Region的位置信息。
表结构如下：

简单总结Zookeeper在HBase集群中的作用如下：

• 对于服务端，是实现集群协调与控制的重要依赖。
• 对于客户端，是查询与操作数据必不可少的一部分。

HMaster

1. HBase整体架构中HMaster的功能与职责如下：
2. 管理RegionServer，监听其状态，保证集群负载均衡且高可用。
3. 管理Region，如新Region的分配、RegionServer宕机时该节点Region的分配与迁移
4. 接收客户端的DDL操作，如创建与删除表、列簇等信息
5. 权限控制

如我们前面所说的，HMaster 通过 Zookeeper 实现对集群中，各个 RegionServer 的监控与管理，在RegionServer 发生故障时，可以发现节点宕机，并转移 Region 至其他节点，以保证服务的可用性。

但是HBase的故障转移并不是无感知的，相反故障转移过程中，可能会直接影响到线上请求的稳定性，造成段时间内的大量延迟。

在分布式系统的 CAP定理中（Consistency一致性、Availability可用性、Partition tolerance分区容错性），分布式数据库基本特性都会实现P，但是不同的数据库对于A和C各有取舍。

如HBase选择了C，而通过Zookeeper这种方式来辅助实现A（虽然会有一定缺陷），而Cassandra选择了A，通过其他辅助措施实现了C，各有优劣。

对于HBase集群来说，HMaster是一个内部管理者，除了DDL操作并不对外（客户端）开放，因而HMaster的负载是比较低的。

造成HMaster压力大的情况，可能是集群中存在多个（两个或者三个以上）HMaster，备用的Master会定期与Active Master通信，以获取最新的状态信息，以保证故障切换时自身的数据状态是最新的，因而Active Master可能会收到大量来自备用Master的数据请求。

RegionServer

RegionServer在HBase集群中的功能与职责：

• 根据HMaster的region分配请求，存放和管理Region
• 接受客户端的读写请求，检索与写入数据，产生大量IO
• 一个RegionServer中存储并管理者多个Region，是HBase集群中真正 存储数据、接受读写请求 的地方，是HBase架构中最核心、同时也是最复杂的部分。

RegionServer内部结构图如下：

BlockCache

BlockCache为RegionServer中的读缓存，一个RegionServer共用一个BlockCache。

RegionServer处理客户端读请求的过程：

1. 在BlockCache中查询是否命中缓存。
2. 缓存未命中，则定位到存储该数据的Region。
3. 检索Region Memstore中，是否有所需要的数据。
4. Memstore中未查得，则检索Hfiles。
5. 任一过程查询成功，则将数据返回给客户端，并缓存至BlockCache。

BlockCache有两种实现方式，有不同的应用场景，各有优劣：

• On-Heap的LRUBlockCache

1. 优点：直接从Java堆内内存获取，响应速度快。
2. 缺陷：容易受GC影响，响应延迟不稳定，特别是在堆内存巨大的情况下。
3. 适用于：写多读少型、小内存等场景。

• Off-Heap的BucketCache

1. 优点：无GC影响，延迟稳定
2. 缺陷：从堆外内存获取数据，性能略差于堆内内存
3. 适用于：读多写少型、大内存等场景

我们将在「性能优化」一节中具体讨论如何判断应该使用哪种内存模式。

WAL

全称 Write Ahead Log ，是 RegionServer 中的预写日志。

所有写入数据，默认情况下，都会先写入WAL中，以保证RegionServer宕机重启之后，可以通过WAL来恢复数据，一个RegionServer中共用一个WAL。

RegionServer的写流程如下：

1. 将数据写入WAL中
2. 根据TableName、Rowkey和ColumnFamily将数据写入对应的Memstore中
3. Memstore通过特定算法将内存中的数据刷写成Storefile写入磁盘，并标记WAL sequence值
4. Storefile定期合小文件

WAL会通过日志滚动的操作，定期对日志文件进行清理（已写入HFile中的数据可以清除），对应HDFS上的存储路径为 /hbase/WALs/${HRegionServer_Name} 。

Region

一个Table由一个或者多个Region组成，一个Region中可以看成是Table按行切分且有序的数据块，每个Region都有自身的StartKey、EndKey。

一个Region由一个或者多个Store组成，每个Store存储该Table对应Region中一个列簇的数据，相同列簇的列，存储在同一个Store中。

同一个Table的Region，会分布在集群中不同的RegionServer上，以实现读写请求的负载均衡。故，一个RegionServer中，将会存储来自不同Table的N多个Region。

Store、Region与Table的关系可以表述如下：多个Store（列簇）组成Region，多个Region（行数据块）组成完整的Table。

其中，Store由Memstore（内存）、StoreFile（磁盘）两部分组成。

在RegionServer中，Memstore可以看成指定Table、Region、Store的写缓存（正如BlockCache小节中所述，Memstore还承载了一些读缓存的功能），以RowKey、Column Family、Column、Timestamp进行排序。如下图所示：

写请求到RegionServer之后，并没有立刻写入磁盘中，而是先写入内存中的Memstore（内存中数据丢失问题，可以通过回放WAL解决）以提升写入性能。

Region中的Memstore，会根据特定算法，将内存中的数据，将会刷写到磁盘，形成Storefile文件，因为数据在Memstore中为已排序，顺序写入磁盘性能高、速度快。

在这种 Log-Structured Merge Tree架构模式下，随机写入HBase拥有相当高的性能。

Memstore刷磁盘形成的StoreFile，以HFile格式，存储HBase的KV数据于HDFS之上。

HDFS

HDFS为HBase提供底层存储系统，通过HDFS的高可用、高可靠等特性，保障了HBase的数据安全、容灾与备份。

1.2写数据 与 Memstore Flush

对于客户端来说，将请求发送到需要写入的RegionServer中，等待RegionServer写入WAL、Memstore之后，即返回写入成功的ack信号。
对于RegionServer来说，写入的数据，还需要经过一系列的处理步骤。

首先我们知道Memstore是在内存中的，将数据放在内存中，可以得到优异的读写性能，但是同样也会带来麻烦：

1. 内存中的数据如何防止断电丢失
2. 将数据存储于内存中的代价是高昂的，空间总是有限的

对于第一个问题，虽然可以通过WAL机制在重启的时候，进行数据回放，但是对于第二个问题，则必须将内存中的数据持久化到磁盘中。

在不同情况下，RegionServer通过不同级别的刷写策略，对Memstore中的数据进行持久化，根据触发刷写动作的时机，以及影响范围，可以分为不同的几个级别：

1. Memstore级别：Region中任意一个MemStore达到了 hbase.hregion.memstore.flush.size 控制的上限（默认128MB），会触发Memstore的flush。
2. Region级别：Region中Memstore大小之和达到了 hbase.hregion.memstore.block.multiplier *， hbase.hregion.memstore.flush.size 控制的上限（默认 2 * 128M = 256M），会触发Memstore的flush。
    
3. RegionServer级别：Region Server中所有Region的Memstore大小总和达到了 hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit ＊ hbase_heapsize 控制的上限（默认0.4，即RegionServer 40%的JVM内存），将会按Memstore由大到小进行flush，直至总体Memstore内存使用量低于 hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit ＊ hbase_heapsize 控制的下限（默认0.38， 即RegionServer 38%的JVM内存）。
4. RegionServer中HLog数量达到上限：将会选取最早的 HLog对应的一个或多个Region进行flush（通过参数hbase.regionserver.maxlogs配置）。
5. HBase定期flush：确保Memstore不会长时间没有持久化，默认周期为1小时。为避免所有的MemStore，在同一时间都进行flush导致的问题，定期的flush操作，有20000左右的随机延时。
6. 手动执行flush：用户可以通过shell命令 flush ‘tablename’或者flush ‘region name’，分别对一个表或者一个Region进行flush。

Memstore刷写时，会阻塞线上的请求响应，由此可以看到，不同级别的刷写，对线上的请求，会造成不同程度影响的延迟：

1. 对于Memstore与Region级别的刷写，速度是比较快的，并不会对线上造成太大影响
2. 对于RegionServer级别的刷写，将会阻塞发送到该RegionServer上的所有请求，直至Memstore刷写完毕，会产生较大影响

所以在Memstore的刷写方面，需要尽量避免出现RegionServer级别的刷写动作。

数据在经过Memstore刷写到磁盘时，对应的会写入WAL sequence的相关信息，已经持久化到磁盘的数据，就没有必要通过WAL记录的必要。

RegionServer会根据这个sequence值，对WAL日志进行滚动清理，防止WAL日志数量太多，RegionServer启动时，加载太多数据信息。
同样，在Memstore的刷写策略中，可以看到，为了防止WAL日志数量太多，达到指定阈值之后，将会选择WAL记录中，最早的一个或者多个Region进行刷写。

1.3读数据 与 Bloom Filter

经过前文的了解，我们现在可以知道HBase中一条数据完整的读取操作流程中，Client会和Zookeeper、RegionServer等发生多次交互请求。

基于HBase的架构，一条数据可能存在RegionServer中的三个不同位置：

1. 对于刚读取过的数据，将会被缓存到BlockCache中
2. 对于刚写入的数据，其存在Memstore中
3. 对于之前已经从Memstore刷写到磁盘的，其存在于HFiles中

RegionServer接收到的一条数据查询请求，只需要从以上三个地方，检索到数据即可。

在HBase中的检索顺序依次是：BlockCache -> Memstore -> HFiles。

其中，BlockCache、Memstore都是直接在内存中进行高性能的数据检索。